如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况，重点关注以下几个方面：
1、cProfile
2、line_profiler
3、pprofile
4、vprof
测量CPU使用率，主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体如下：
在PyPy2中，你需要使用与之配合的pip版本：
cProfile
在讨论CPU分析时，最常用的工具之一是cProfile，主要是因为它内置在CPython2和PyPy2中。这是一个确定性的分析器，意味着在运行程序时会收集一组统计数据，例如大家代码的各个部分的执行次数或执行时间。此外，cProfile在系统上的开销比其他内置的分析器（配置文件）要低。
line_profiler
此分析器在行级提供关于工作负载的信息。它使用Cython在C中实现，并将其与cProfile进行比较时发现其具有较小的开销。
源代码可以在这里找到，也可以在这里找到PyPI页面。与cProfile相比，它具有一样的开销，不过却要花费12倍的时间来获取配置文件。
要使用它，你需要先通过pip添加它：pip install pip install Cython ipython == 5.4.1 line_profiler（CPython2）。这个分析器的一个主要缺点是它不支持PyPy。
pprofile
pprofile是一个“线程测量和统计的纯python分析器”。
它受到line_profiler的启发，修复了很多缺点，但是由于它完全用Python编写，所以它也可以与PyPy成功使用。与cProfile相比，使用CPython时的分析时间要多28倍，而使用PyPy时，分析时间要多10倍，而且细节水平更加细化。
vprof
vprof是一个Python分析器，为各种Python程序特性（如运行时间和内存使用）提供丰富的交互式可视化。它是一个基于Node.JS的图形化的显示在网页中的结果。